ビッグデータは、社会的ネットワーク分析に使われてもいいと思う

　社会的ネットワーク論（社会ネットワーク理論）という学問分野がある。

　社会的ネットワークというと、英語にすると、ソーシャルネットワークになってしまうが、「社会的ネットワーク論」は、別に、mixiの使い方やfacebookで出会い系サイトに誘導する方法を研究する学問では決してなく、（ただし、SNSを扱うことも当然ある）社会的な”つながり”を研究する学問である（Wikipediaの定義参照）

　この分野の用語として、ウィーク・タイ（弱い紐帯）などが、よく知られている。そして、応用分野としては、SNSはもちろんのこと、人事や人間関係の解析など、幅広く用いられている。



　この学問分野では、グラフを多く用いる。
　って言っても、棒グラフとか、折れ線グラフのあれではなく、有向グラフ、無向グラフ、線でむすぶ、あれだ。ノードとエッジの世界（グラフ理論）。
　これを、扱うために、行列を用いる。
　ノードn1,n2,n3・・・を、行と、列に並べてn1とn3に線が引かれていたら、n1行n3列の値を１にする・・・
　１万人を解析する場合、１万行X１万列＝１億セルの値を持つことになる。まさにビッグデータ！！
　ただし、１万人のうち、知り合いは・・・１００人くらい？なので、１００＊１００＝１万くらいは値が入るけど、のこり、９９００万は、０っていう、とてもスカスカ（スパースという言い方をする）な行列を操作する。
　もちろん、この操作は、単純にかけたら遅くなるので、スパース行列を操作する手法がいろいろ考えられている。



　ということで、社会的ネットワーク論、人間関係を扱うので、幅広い分野なわけで、グラフ→行列を扱うとなると、ビッグデータなんだけど、いまいち、回帰やSVMやクラスタリングや決定木のような多変量解析に比べて、まだまだ人気ないような気がする・・・

　ということで、このブログでも、社会ネットワーク論を今後、取り上げていくと思います。みなさんも、注目ですぞ！